基于CEEMD的小波阈值去噪法提升地震数据处理效果

本文主要探讨了地震数据去噪技术的研究，特别是在非平稳信号处理领域的创新方法。标题"基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究"明确了研究的核心内容——如何结合互补集合经验模态分解（CEEMD）与小波阈值方法来提高地震数据的去噪性能。CEEMD是对经验模态分解（EMD）的一种改良，它解决了EMD在处理非平稳信号时模态混叠的问题，同时保留了其在分析非线性、非平稳信号上的优势。 然而，CEEMD去噪方法在处理过程中可能过度抑制高频成分，尤其是其中包含的重要信息。为了弥补这一不足，作者提出了一种新的策略，即在CEEMD分解后，对那些含有较多噪声的高频固有模态函数（IMF）分量应用小波阈值去噪技术。这样做的目的是尽可能地保留这些高频分量中的有用信号，防止信息丢失。 实验部分，无论是低噪声还是强噪声的地震数据，对比结果显示，基于CEEMD的小波阈值去噪方法相较于单纯的CEEMD去噪和单纯的小波阈值去噪方法，具有显著的去噪优势。因此，这种方法在地震数据处理领域具有重要的实际应用价值，能够提高数据的信噪比，有利于后续的地震数据分析和解释。 关键词包括：去噪技术、非平稳信号、经验模态分解（EMD）、互补集合经验模态分解（CEEMD）、小波阈值方法等，这些都是研究者在探索地震数据处理技术时关注的关键术语。本文的研究成果对于地震工程学、地球物理学以及信号处理领域的专业人士来说，是一项具有创新性和实用性的研究成果。